贝叶斯非负矩阵分解语音增强的优化算法

胡永刚; 张雄伟; 邹霞; 张立伟; 郑云飞

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贝叶斯非负矩阵分解语音增强的优化算法

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为改进传统贝叶斯非负矩阵分解(BNMF)语音增强算法的性能,提出基于高斯混合模型的贝叶斯非负矩阵分解语音增强算法。该算法分为训练和增强两个阶段,训练阶段,对纯净语音与噪声分别进行训练,得到纯净语音字典、噪声字典与联合字典;增强阶段,采用最小均方误差法(MMSE)从带噪语音中重构原始干净的语音,达到语音增强的目的。实验表明,该算法在提高语音质量和抑制背景噪声等方面,均优于非负矩阵语音分解(NMF)算法与BNMF算法。

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来源
《陆军工程大学学报》 |2015年第1期|1-6|共6页
作者
胡永刚; 张雄伟; 邹霞; 张立伟; 郑云飞;
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作者单位

解放军理工大学指挥信息系统学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类语音信号处理;
关键词
语音增强; 贝叶斯非负矩阵分解; 高斯混合模型;

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